Взгляд на машинное обучение через призму ускорителей Instinct от AMD: Царство интеллектуальных алгоритмов
В наши дни произошел значительный рост технологий. Слово машинное обучение сейчас проникает во все аспекты нашей жизни.
Машинное обучение — это то, что делает возможным эти прорывы: от персональных рекомендаций, которые вы получаете, когда вы садитесь за просмотр фильма, до беспилотных автомобилей, которые перемещаются по нашим улицам. Однако что такое машинное обучение и как оно меняет нашу окружающую среду?
Краткое объяснение сложной темы
Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая дает компьютерам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться с течением времени, подвергаясь воздействию огромных объемов данных без явного программирования. Системы могут использовать его для поиска закономерностей, адаптации к новым данным и вынесения мудрых суждений или прогнозов.
В отличие от традиционного программирования, основанного на правилах, которое опирается на явные инструкции для управления действиями алгоритма, машинное обучение позволяет алгоритмам учиться на данных и впоследствии развиваться.
Фраза машинное обучение не нова; Впервые его использовал Артур Сэмюэл для описания компьютера, использующего искусственный интеллект для игры в шашки в конце 1950-х годов.
Итак, если идея машинного обучения примерно такая же древняя, как и НАСА, почему публике потребовалось так много времени, чтобы заинтересоваться этой идеей? Короче говоря, в сегодняшнем росте популярности машинного обучения виноваты появление больших объемов данных и огромный прирост вычислительной мощности, объема памяти и пропускной способности. Но давайте посмотрим, что именно делает машинное обучение возможным.
Фонды Машинного обучения
Огромные объемы данных, необходимые для обучения и развития моделей искусственного интеллекта, могут быть обработаны современными сложными компьютерами. Без этих надежных компьютеров и океанов данных моделям искусственного интеллекта, вероятно, потребовалось бы слишком много времени, чтобы предоставить соответствующую информацию, поэтому эти технологии необходимы для создания эффективной модели.
Экзафлопсные компьютеры, такие как системы Frontier и LUMI, являются прекрасной иллюстрацией того, как увеличение производительности вычислений может улучшить производительность моделей.
Кроме того, глубокое обучение и появление нейронных сетей, точнее, увеличение размера нейронных сетей, улучшили производительность рабочих нагрузок машинного обучения. Это еще больше способствует тому, что можно назвать рецептом «идеального шторма» для увеличения внедрения рабочих нагрузок машинного обучения.
Данные, данные и еще раз данные. Алгоритмам машинного обучения нужна информация, чтобы учиться на закономерностях, наблюдаемых в данных, и получать из них ценную информацию. Сейчас доступно гораздо больше данных, которые могут подпитывать алгоритмы, ищущие эти закономерности, благодаря резкому увеличению объема создания данных за последние десять лет.
Алгоритмы — это математические структуры, которые используются для обнаружения закономерностей в данных. Например, миллионы фотографий компонента, скажем, шатуна двигателя, на разных стадиях, могут быть переданы в алгоритм, предназначенный для визуального контроля в производственном секторе.
Если взять наш пример, когда на металле были заусенцы в процессе литья, компьютер затем обнаружит узоры на фотографиях и сможет определить, что изделие дефектное.
Алгоритм приходит к этим выводам после обучения, которое представляет собой процесс предоставления ему больших объемов данных (в приведенном выше примере — изображений шатунов), чтобы он мог идентифицировать эти связи в данных. Затем модель подвергается воздействию свежих данных для проверки и оценки ее точности.
Затем модель уточняется, что представляет собой итерационный процесс, предназначенный для улучшения модели путем обновления набора данных, алгоритма или гиперпараметров.
Ускорители от AMD Instinct power машинное обучение
Система LUMI в здравоохранении позволяет исследователям использовать программу нейронной сети, которая может быстро и точно имитировать терапевтическую эффективность и раннее выявление рака.
Чтобы как можно быстрее предоставить пациентам лучший персонализированный уход, патологи теперь могут оценивать рост рака и моделировать уникальные реакции отдельных пациентов на различные методы лечения.
В дополнение к инфраструктуре как услуге (IaaS), программному обеспечению как услуге (SaaS) и интерфейсам прикладного программирования (API), основанным на корейской большой языковой модели (LLM) с параметром 11B для автоматизированных колл-центров и коммерческих приложений чат-ботов, KT У Cloud есть амбициозные планы по запуску ряда новых предложений.
Кроме того, Университет Турку обучил большую языковую модель (LLM) финского языка с 13 параметрами с использованием системы LUMI, крупнейшего суперкомпьютера в Европе. Модель BLOOM Hugging Face, состоящая из 176 миллиардов параметров, была объединена с финским языком во время эксперимента LUMI, добавив еще 40 миллиардов слов.
Будущие направления машинного обучения
Машинное обучение будет продолжать развиваться вместе с технологиями. Разработки в области глубокого обучения, обучения с подкреплением и квантовых вычислений могут решить еще более сложные проблемы. Несмотря на то, что будущее неопределенно, будет интересно наблюдать, какие проблемы, которые раньше были почти непреодолимыми, можно преодолеть.
